CN111698470B - 一种基于云边协同计算的安防视频监控系统及其实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云边协同计算的安防视频监控系统及其实现方法，包括视频采集层、边缘计算层、智能判定模块、云平台处理模块、智能服务模块和应用终端模块。本发明的目的是针对现有监控系统的集中式处理模式中，海量视频传输、分析、存储带有巨大压力，同时信息处理反馈的实时性不强等问题，提出了一种基于云边协同计算的智能监控的系统实施方案，可以有效解决海量数据的传输和处理问题。

Description

一种基于云边协同计算的安防视频监控系统及其实现方法
技术领域
本发明是一种用于安防视频监控人脸识别（Face Recognition，缩写为FR）环境系统中，采用一种基于边缘计算（Edge Computing）和云计算（Cloud Computing）相结合的视频监控系统，对监控设备采集的视频流进行预处理，减少系统对存储和传输的需求，提高边缘计算节点的利用率，减轻云平台的处理压力，提高信息传输效率，从而推动边缘计算技术和人脸识别技术的应用。本技术属于人工智能、分布式计算、边缘计算领域和计算机网络交叉技术领域，具体涉及一种基于云边协同计算的安防视频监控系统及其实现方法。
背景技术
随着云计算、人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）等技术的发展，安防监控领域朝着数字化和智能化发展，智能监控技术在安防领域得到广泛应用，尤其是在企业办公、大型超市、家庭等区域，通过视频监控系统并辅助人脸识别、行为识别等技术，对非法闯入者进行识别、对危险行为进行判定，安防系统进行联网报警，确保人员和财产安全。同时，物联网的发展和云计算技术的成熟，现在的视频监控系统大多采用云计算模式构建，即通过监控探头获取监控视频，并将视频的全部处理交由云端进行。在这个过程中会出现两个问题。首先，随着视频监控设备的广泛应用，监控视频的数据量也随之爆炸式增长，当监控视频的视频流上传给云平台时，就会有很大概率会引起网络拥塞，占用大量的网络带宽。同时，视频流中的有效信息是远小于如此庞大的数据流，因此，这种系统的的数据传输效率也很低。第二个问题是，海量未经处理的视频数据流上传至云端，其传输、存储、分析都将消耗大量云端服务器资源，给服务器的运行带来巨大压力，极有可能导致服务器故障。
传统的安防监控系统需要较长时间的人工观测，通过人为判断是否有异常人员或者异常行为，因此，长时间的人力监控效率较低。监控系统的智能化日益成为人们的诉求，尤其是人工智能和边缘计算技术的发展，深度学习（Deep learning）应用到各个领域，通过分析监控视频图像特征进行人脸识别和行为识别，有效的提高识别准确率。边缘计算技术的发展使得计算资源朝终端迁移，大大降低了传输和云中心计算压力，提高安防系统反应速度，廉价的终端计算设备和快速化部署，使得云边协同计算在智能安防监控领域有着巨大的发展前景。基于云计算的物联网是一种集中处理的方式，感知设备所感知到的数据都需传输到云中进行集中处理，但是在安防监控领域实时性要求较高，集中式处理导致系统处理链路较长，无法充分利用云中心资源，网络的环境要求也较高。
发明内容
本发明的目的是针对现有监控系统的集中式处理模式中，海量视频传输、分析、存储带有巨大压力，同时信息处理反馈的实时性不强等问题，提出了一种基于云边协同计算的安防视频监控系统及其实现方法，可以有效解决海量数据的传输和处理问题。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
设计一种基于云边协同计算的安防视频监控系统，包括视频采集层、边缘计算层、智能判定模块、云平台处理模块、智能服务模块和应用终端模块；
所述视频采集层包括视频监控设备，用于采集视频数据，通过数据源形式向上层传输，供边缘计算模块、智能判定模块和云平台处理模块分析处理；
所述边缘计算层由边缘计算节点组成，分布于视频采集层和云平台处理模块之间，安装人脸识别算法和行为识别算法，部署边缘节点离线数据库，同时也作为网关进行视频和分析，分析结构上传至云端备份，计算所知异常人员和异常行为直接上传报警系统发出警告；
所述智能判定模块部署智能判定算法，通过边缘计算节点计算能力、数据库信息来判定边缘计算节点的处理能力，同时负责向上层边缘计算节点和云平台处理模块请求计算资源，实现边缘计算资源动态调用和云边协同计算调度；
所述云平台处理模块用于获取到边缘计算模块传送的特征数据数据，将这些数据放在人脸信息库中进行查找识别，或做人体的行为识别分析；另一方面响应应用终端模块的请求，进行人脸的采集录入、人脸识别及服务管理功能，并将前面对监控视频进行人像分析的结果反馈到应用终端模块；
所述智能服务模块用于给用户提供多项服务：联网报警、AI人像查找、员工管理、服务费用管理，使用者可以通过这一模块获得监控系统的实时反馈；
所述应用终端模块提供监控系统的各功能入口，包括客户端、服务器端和服务器，功能包括用户管理、代理商管理、监控管理、AI查找、异常报警管理、员工管理、服务费用管理、识别可视化功能。
本发明采用的是基于边缘计算的处理方案，在监控视频的采集节点附近部署边缘计算节点，集成视频数据流的人脸识别处理功能，从而解决网络带宽需求过高和信息反馈实时性不强的问题。本发明基于云边协同计算的安防视频监控系统中，边缘计算是在靠近数据源头的网络边缘侧，融合开放式分布平台，就近提供边缘智能服务的计算模型。它在数据源点结合AI等技术对数据进行初步处理。边缘计算的模型理念是将云端服务器复制到数据源附近，使计算发生在数据源的附近，即数据产生就会得到处理。
本系统中部署视频采集终端，负责视频采集和上传，边缘计算节点部署人脸图像采集、人脸关键点识别和行为识别算法，同时部署离线人脸管理库，对使用频率较高的人脸组、用户和行为进行本地存储，然后通过智能算法判定是否需要云端处理和将本地计算结果上传到云端备份，云平台处理模块同时部署人脸识别算法和行为识别算法，处理边缘计算节点无法应对的请求，最后边缘计算节点和云平台处理模块将异常人员和异常行为判定上报给联网报警系统。
优选的，所述视频采集设备包括串口接口和通用串行总线两种接口的视频采集终端。
优选的，所述边缘计算模块包括边缘网关单元、微型计算单元、存储单元；所述视频采集设备将采集的监控视频信息传送给微型计算单元，微型计算单元用于处理监控探头获取的视频数据流，并对其进行预处理再上传，从而减轻大量视频数据所带来的网络传输压力和云平台的处理压力。
优选的，对视频流数据的预处理包括自动人脸区域检测、人脸矫正、人脸特征点提取。
优选的，所述应用终端模块实现人像添加、身份信息录入，通过上传图片或身份信息在监控视频中进行人脸查找；开启员工功能后，可以设置员工信息和员工打卡时间，进行员工打卡记录功能；服务费用管理功能可以进行服务费用的设置和控制；可视化功能实现人脸识别和行为识别的可视化。
本发明基于云边协同计算的安防视频监控系统的实现方法，具体包括下列步骤：
（1）视频采集层时刻进行视频采集，每隔30秒将采集到的视频信息以数据源形式向边缘计算层传输；
（2）边缘计算层接收到视频数据流，首先将视频数据进行预处理，格式转化为预定的视频格式，然后进行人脸图像检测，检测出是否有人脸区域，并在人脸区域中进行特征点提取，提取的结果上传智能判定模块等待处理结果；
（3）智能判定模块通过边缘计算节点计算能力、数据库信息来判定边缘计算节点的处理能力；经判定当前边缘计算节点可以实现人脸识别和行为判定，就向当前节点发送执行命令，则下一步跳转至步骤（4）；如果当前节点没有足够计算资源，通过维持的上层边缘计算资源信息表查看上层计算资源的状态和计算能力，如果有空闲符合计算能力的计算资源就向上层边缘计算服务器提出申请，则下一步跳转至步骤（5）；若无符合条件的上层计算资源，则向云平台处理模块提出计算请求，下一步跳转至步骤（6）；
（4）边缘计算层接到智能判定模块的命令后开始执行人脸识别算法和行为判定算法，若发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统，同时上传到云平台处理模块；若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存，并上传到云平台处理模块；
（5）上层边缘计算服务器接收到智能判定模块的请求后，进行系统使用情况核实，若处于空闲状态且满足计算需求，则联合边缘计算层收到请求的节点进行分布式计算，发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统，同时上传到云平台处理模块；若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存，并上传到云平台处理模块；
（6）云平台处理模块接收到来自智能判定模块的计算资源请求后，要求边缘计算节点将预处理的视频数据源上传，同时执行人脸识别算法和行为判定算法，若发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统；若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存；
（7）智能服务模块接收到边缘计算节点或云平台处理模块的异常人员和异常行为报警后启动联网报警系统，向用户或报警中心发出警告信息，完成基于云边协同计算的智能系统。
优选的，所述智能服务模块同时提供员工打卡和服务费用管理时，云平台正常如上响应；应用终端模块进行人像查找时，将请求发送到云平台等待处理，云平台在边缘计算模块传送来的特征数据库中查找相应的人脸，查找成功后向边缘节点请求监控真实画面，并反馈给应用终端模块。
本发明的有益效果在于：
1.相对于目前的智能监控系统，本系统将视频数据存储在数据获取侧，有效减少的监控系统工作时监控探头上传给云平台的数据量，减轻了大量数据传输的网络带宽压力，降低了智能监控系统正常使用的所需的网络要求。
2.面对日益增加的监控探头数量，云平台所需处理的视频数据量也爆炸式增长，本系统将云平台的部分处理压力分配到边缘节点，有效减轻了云平台的处理压力，从而使云平台有能力发挥其优势，进行更多的功能。
3.传统的智能监控系统由于大量数据集中处理，导致信息交互延迟较大，本系统通过将处理压力分散的方式，可以减短云平台的处理时间，增强智能监控系统的实时性。
附图说明
图1是本发明基于云边协同计算的安防视频监控系统的架构图。
图2是本发明基于云边协同计算的安防视频监控系统的终端功能图。
具体实施方式
下面结合实施例来说明本发明的具体实施方式，但以下实施例只是用来详细说明本发明，并不以任何方式限制本发明的范围。在以下实施例中所涉及的设备元件如无特别说明，均为常规设备元件。
实施例1：一种基于云边协同计算的安防视频监控系统，参见图1，包括视频采集层、边缘计算层、智能判定模块、云平台处理模块、智能服务模块和应用终端模块。
所述视频采集层包括视频监控设备，用于采集视频数据，通过数据源形式向上层传输，供边缘计算模块、智能判定模块和云平台处理模块分析处理；这部分主要负责视频数据的采集，感知视频对象信息，收集信息后上传给边缘计算模块，视频采集设备包括串口接口和通用串行总线两种接口的视频采集终端。
所述边缘计算层由边缘计算节点组成，分布于视频采集层和云平台处理模块之间，主要负责人脸识别算法和行为识别算法，部署边缘节点离线数据库，同时也作为网关进行视频和分析，分析结构上传至云端备份，计算所知异常人员和异常行为直接上传报警系统发出警告；根据需求不同，边缘计算节点的能力也有差别，可满足动态调度和动态扩展。边缘计算模块包括边缘网关单元、微型计算单元、存储单元；所述视频采集设备将采集的监控视频信息传送给微型计算单元，微型计算单元用于处理监控探头获取的视频数据流，并对其进行预处理再上传，从而减轻大量视频数据所带来的网络传输压力和云平台的处理压力。
对视频流数据的预处理包括自动人脸区域检测、人脸矫正、人脸特征点提取。处理操作时先对监控视频的格式进行识别，然后统一转化成预定的视频格式，接着对视频流数据进行预处理，主要包括从视频流提取图像帧，人脸图像存在性检测、人脸图像预处理、特征提取与选择等。
边缘计算层可以提供本地化的人脸组、用户、人脸图片三个维度的人脸库管理功能，人脸库大小不做限制，可视设备性能自定义使用。可以对当前检测到的人脸持续跟踪，并动态实时展现人脸上的核心关键点，可用于五官定位、动态贴纸、视频特效等。针对视频流实时完成人脸图片采集，并输出满足质量过滤条件的人脸图片，可自定义采集人脸大小，采集频率，采集质量等设置。还可以检测图像中的所有人体，标记出每个人体的坐标位置；不限人体数量，适应人体轻度遮挡、截断的情况。能够精准定位人体的21个主要关键点，包含头顶、五官、颈部、四肢主要关节部位；支持人体背面、侧面、中低空斜拍、大动作等复杂场景。
所述智能判定模块部署智能判定算法，通过边缘计算节点计算能力、数据库信息来判定边缘计算节点的处理能力，同时负责向上层边缘计算节点和云平台处理模块请求计算资源，实现边缘计算资源动态调用和云边协同计算调度。
所述云平台处理模块用于获取到边缘计算模块传送的特征数据数据，将这些数据放在人脸信息库中进行查找识别，或做人体的行为识别分析；另一方面响应应用终端模块的请求，进行人脸的采集录入、人脸识别及服务管理功能，并将前面对监控视频进行人像分析的结果反馈到应用终端模块。
云平台处理模块可以处理边缘计算模块或应用终端模块传送来的数据，并都反馈到应用终端模块。云平台处理模块接收到边缘计算模块传送来的特征数据时，将数据放在人脸信息库中进行搜寻，寻找相同或相似信息，最后再进行判定，完成人脸识别；云平台收到应用终端模块传送的人脸数据和个人身份信息数据时，进行人脸和身份信息的录入。最后再将所有的处理结果反馈给应用终端模块。
云平台处理模块接收到来自智能判定模块的计算资源请求后，要求边缘计算节点将预处理的视频数据源上传同时执行人脸识别算法和行为判定算法，若发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统，若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存。
所述智能服务模块用于给用户提供多项服务：联网报警、AI人像查找、员工管理、服务费用管理，使用者可以通过这一模块获得监控系统的实时反馈；当智能服务模块接收到边缘计算节点或云平台处理模块的异常人员和异常行为报警后启动联网报警系统，向用户或报警中心发出警告信息。
所述应用终端模块提供监控系统的各功能入口，并与用户进行交互。应用终端模块包括客户端、服务器端和服务器，功能包括用户管理、代理商管理、监控管理、AI查找、异常报警管理、员工管理、服务费用管理、识别可视化功能。所述应用终端模块实现人像添加、身份信息录入，通过上传图片或身份信息在监控视频中进行人脸查找；开启员工功能后，可以设置员工信息和员工打卡时间，进行员工打卡记录功能；服务费用管理功能可以进行服务费用的设置和控制；可视化功能实现人脸识别和行为识别的可视化。
实施例2：一种基于云边协同计算的安防视频监控系统的实现方法，采用实施例1中的基于云边协同计算的安防视频监控系统，具体包括下列步骤：
（1）视频采集层时刻进行视频采集，每隔30秒将采集到的视频信息以数据源形式向边缘计算层传输。
（2）边缘计算层接收到视频数据流，首先将视频数据进行预处理，格式转化为预定的视频格式，然后进行人脸图像检测，检测出是否有人脸区域，并在人脸区域中进行特征点提取，提取的结果上传智能判定模块等待处理结果。
（3）智能判定模块通过边缘计算节点计算能力、数据库信息来判定边缘计算节点的处理能力；经判定当前边缘计算节点可以实现人脸识别和行为判定，就向当前节点发送执行命令，则下一步跳转至步骤（4）；如果当前节点没有足够计算资源，通过维持的上层边缘计算资源信息表查看上层计算资源的状态和计算能力，如果有空闲符合计算能力的计算资源就向上层边缘计算服务器提出申请，则下一步跳转至步骤（5）；若无符合条件的上层计算资源，则向云平台处理模块提出计算请求，下一步跳转至步骤（6）。
（4）边缘计算层接到智能判定模块的命令后开始执行人脸识别算法和行为判定算法，若发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统，同时上传到云平台处理模块；若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存，并上传到云平台处理模块。
（5）上层边缘计算服务器接收到智能判定模块的请求后，进行系统使用情况核实，若处于空闲状态且满足计算需求，则联合边缘计算层收到请求的节点进行分布式计算，发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统，同时上传到云平台处理模块；若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存，并上传到云平台处理模块。
（6）云平台处理模块接收到来自智能判定模块的计算资源请求后，要求边缘计算节点将预处理的视频数据源上传，同时执行人脸识别算法和行为判定算法，若发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统；若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存。
（7）智能服务模块接收到边缘计算节点或云平台处理模块的异常人员和异常行为报警后启动联网报警系统，向用户或报警中心发出警告信息，完成基于云边协同计算的智能系统。
所述智能服务模块同时提供员工打卡和服务费用管理时，云平台正常如上响应；应用终端模块进行人像查找时，将请求发送到云平台等待处理，云平台在边缘计算模块传送来的特征数据库中查找相应的人脸，查找成功后向边缘节点请求监控真实画面，并反馈给应用终端模块。
上面结合实施例对本发明作了详细的说明，但是所属技术领域的技术人员能够理解，在不脱离本发明宗旨的前提下，还可以对上述实施例中的各个具体参数进行变更，形成多个具体的实施例，均为本发明的常见变化范围，在此不再一一详述。

Claims (5)

1.一种基于云边协同计算的安防视频监控系统，其特征在于，包括视频采集层、边缘计算层、智能判定模块、云平台处理模块、智能服务模块和应用终端模块；
所述视频采集层包括视频监控设备，用于采集视频数据，并每隔30秒将采集到的视频信息以数据源形式向边缘计算层传输，所述边缘计算层由边缘计算节点组成，分布于视频采集层和云平台处理模块之间，安装人脸识别算法和行为识别算法，部署边缘节点离线数据库，同时也作为网关进行视频和分析，分析结构上传至云端备份，计算所知异常人员和异常行为直接上传报警系统发出警告；边缘计算层接收到视频数据流，首先将视频数据进行预处理，格式转化为预定的视频格式，然后进行人脸图像检测，检测出是否有人脸区域，并在人脸区域中进行特征点提取，提取的结果上传智能判定模块等待处理结果；
所述智能判定模块部署智能判定算法，通过边缘计算节点计算能力、数据库信息来判定边缘计算节点的处理能力，同时负责向上层边缘计算节点和云平台处理模块请求计算资源，实现边缘计算资源动态调用和云边协同计算调度；调度过程为：
①经判定当前边缘计算节点可以实现人脸识别和行为判定，就向当前节点发送执行命令，边缘计算层接到智能判定模块的命令后开始执行人脸识别算法和行为判定算法，若发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统，同时上传到云平台处理模块；若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存，并上传到云平台处理模块；
②如果当前节点没有足够计算资源，通过维持的上层边缘计算资源信息表查看上层计算资源的状态和计算能力，如果有空闲符合计算能力的计算资源就向上层边缘计算服务器提出申请，上层边缘计算服务器接收到智能判定模块的请求后，进行系统使用情况核实，若处于空闲状态且满足计算需求，则联合边缘计算层收到请求的节点进行分布式计算，发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统，同时上传到云平台处理模块；若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存，并上传到云平台处理模块；
③若无符合条件的上层计算资源，则向云平台处理模块提出计算请求，云平台处理模块接收到来自智能判定模块的计算资源请求后，要求边缘计算节点将预处理的视频数据源上传，同时执行人脸识别算法和行为判定算法，若发现人员异常或行为异常则向智能服务模块报备，请求启动报警系统；若无人员异常或行为异常则将计算结果进行缓存；
所述云平台处理模块用于获取到边缘计算模块传送的特征数据数据，将这些数据放在人脸信息库中进行查找识别，或做人体的行为识别分析；另一方面响应应用终端模块的请求，进行人脸的采集录入、人脸识别及服务管理功能，并将前面对监控视频进行人像分析的结果反馈到应用终端模块；
所述智能服务模块用于给用户提供多项服务：联网报警、AI人像查找、员工管理、服务费用管理，使用者可以通过这一模块获得监控系统的实时反馈；智能服务模块接收到边缘计算节点或云平台处理模块的异常人员和异常行为报警后启动联网报警系统，向用户或报警中心发出警告信息，完成基于云边协同计算的智能系统；所述智能服务模块同时提供员工打卡和服务费用管理时，云平台正常响应；
所述应用终端模块提供监控系统的各功能入口，包括客户端、服务器端和服务器，功能包括用户管理、代理商管理、监控管理、AI查找、异常报警管理、员工管理、服务费用管理、识别可视化功能；应用终端模块进行人像查找时，将请求发送到云平台等待处理，云平台在边缘计算模块传送来的特征数据库中查找相应的人脸，查找成功后向边缘节点请求监控真实画面，并反馈给应用终端模块。
2.根据权利要求1所述的基于云边协同计算的安防视频监控系统，其特征在于，所述视频采集设备包括串口接口和通用串行总线两种接口的视频采集终端。
3.根据权利要求1所述的基于云边协同计算的安防视频监控系统，其特征在于，所述边缘计算模块包括边缘网关单元、微型计算单元、存储单元；所述视频采集设备将采集的监控视频信息传送给微型计算单元，微型计算单元用于处理监控探头获取的视频数据流，并对其进行预处理再上传，从而减轻大量视频数据所带来的网络传输压力和云平台的处理压力。
4.根据权利要求3所述的基于云边协同计算的安防视频监控系统，其特征在于，对视频流数据的预处理包括自动人脸区域检测、人脸矫正、人脸特征点提取。
5.根据权利要求1所述的基于云边协同计算的安防视频监控系统，其特征在于，所述应用终端模块实现人像添加、身份信息录入，通过上传图片或身份信息在监控视频中进行人脸查找；开启员工功能后，可以设置员工信息和员工打卡时间，进行员工打卡记录功能；服务费用管理功能可以进行服务费用的设置和控制；可视化功能实现人脸识别和行为识别的可视化。
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